Calcular A Média Móvel De 40 Dias

Moving Average Indicator. Moving médias fornecem uma medida objetiva de direção de tendência por alisar dados de preço Normalmente calculado usando os preços de fechamento, a média móvel também pode ser usado com fechamento médio ponderado médio e preços altos, baixos ou abertos, bem como outros indicadores. As médias móveis são mais sensíveis e identificam novas tendências mais cedo, mas também dão mais alarmes falsos As médias móveis mais longas são mais confiáveis, mas menos responsivas, apenas pegando as grandes tendências. Use uma média móvel que é metade do comprimento do ciclo que você está rastreando Se o comprimento do ciclo de pico a pico for de aproximadamente 30 dias, então uma média móvel de 15 dias é apropriada Se 20 dias, então uma média móvel de 10 dias é apropriada Alguns comerciantes, entretanto, usarão médias móveis de 14 e 9 dias para o acima Ciclos com a esperança de gerar sinais ligeiramente à frente do mercado Outros favorecem os números Fibonacci de 5, 8, 13 e 21.100 a 200 Dia 20 a 40 Semana médias móveis são populares para ciclos mais longos. 20 a 65 dia 4 a 13 semanas média móvel são úteis para ciclos intermédios e.5 a 20 dias para ciclos curtos. O sistema de média móvel mais simples gera sinais quando o preço cruza a média móvel. Go longo quando o preço cruza acima da média móvel de Abaixo. Curto quando o preço cruza abaixo da média móvel de acima. O sistema é propenso a whipsaws em mercados de variação, com o cruzamento do preço para a frente e para trás através da média movente, gerando um grande número de sinais falsos Por essa razão, Normalmente empregam filtros para reduzir whipsaws. Mais sistemas sofisticados usam mais de uma média móvel. Duas Médias Móveis usa uma média móvel mais rápida como um substituto para preço de fechamento. Três Médias Móveis emprega uma terceira média móvel para identificar quando o preço está variando. Multiple Moving As médias usam uma série de seis médias moventes rápidas e seis médias moventes lentas para confirmar um ao outro. As médias moventes deslocadas são úteis para finalidades de tendência que seguem, reducin G o número de whipsaws. Keltner Canais usam bandas traçadas em um múltiplo de média verdadeira faixa para filtrar média móvel cruzamentos. O popular MACD Moving Average convergência Divergência indicador é uma variação do sistema de média móvel dois, traçado como um oscilador que subtrai o lento A média móvel da média rápida. A revisão semanal da economia global de Colin Twiggs ajudá-lo-á a identificar o risco de mercado e melhorar seu sincronismo. Médias de moinho o que são They. Among os indicadores técnicos os mais populares, as médias móveis são usadas para calibrar a direção do Tendência atual Cada tipo de média móvel comumente escrito neste tutorial como MA é um resultado matemático que é calculado pela média de um número de pontos de dados passados ​​Uma vez determinado, a média resultante é então plotada em um gráfico, a fim de permitir que os comerciantes olhar para suavizado Em vez de se concentrar nas flutuações de preços do dia-a-dia que são inerentes a todos os mercados financeiros. A forma mais simples de uma Por exemplo, para calcular uma média móvel de 10 dias básica, você adicionaria os preços de fechamento dos últimos 10 dias e, em seguida, Dividir o resultado por 10 Na Figura 1, a soma dos preços para os últimos 10 dias 110 é dividido pelo número de dias 10 para chegar à média de 10 dias Se um comerciante deseja ver uma média de 50 dias, em vez disso, O mesmo tipo de cálculo seria feito, mas incluiria os preços nos últimos 50 dias A média resultante abaixo de 11 leva em conta os últimos 10 pontos de dados, a fim de dar aos comerciantes uma idéia de como um activo é fixado o preço em relação aos últimos 10 Dias. Talvez você esteja se perguntando por que os traders técnicos chamam essa ferramenta de uma média móvel e não apenas de uma média regular. A resposta é que, à medida que novos valores se tornam disponíveis, os pontos de dados mais antigos devem ser retirados do conjunto e novos pontos de dados devem vir para substituir Assim, o conjunto de dados é contra Se para a conta de novos dados à medida que se torna disponível Este método de cálculo garante que apenas a informação atual está sendo contabilizada na Figura 2, uma vez que o novo valor de 5 é adicionado ao conjunto, a caixa vermelha representando os últimos 10 pontos de dados Move para a direita eo último valor de 15 é eliminado do cálculo Porque o valor relativamente pequeno de 5 substitui o valor alto de 15, você esperaria ver a média da diminuição de conjunto de dados, o que faz, neste caso de 11 a 10. O que as médias móveis olham como Uma vez que os valores do MA foram calculados, eles são plotados em um gráfico e, em seguida, conectado para criar uma linha de média móvel Estas linhas de curvas são comuns nos gráficos de comerciantes técnicos, mas como eles Como você pode ver na Figura 3, é possível adicionar mais de uma média móvel para qualquer gráfico, ajustando o número de períodos de tempo utilizados no cálculo Estas linhas de curvar pode parecer distração Ou confuso no início, mas você vai se acostumar com eles como o tempo passa A linha vermelha é simplesmente o preço médio nos últimos 50 dias, enquanto a linha azul é o preço médio nos últimos 100 days. Now que você entende o que um Média móvel é e o que parece, vamos introduzir um tipo diferente de média móvel e examinar como ele difere da mencionada média móvel simples. A média móvel simples é extremamente popular entre os comerciantes, mas como todos os indicadores técnicos, ele tem Seus críticos Muitos indivíduos argumentam que a utilidade do SMA é limitada porque cada ponto na série de dados é ponderado o mesmo, independentemente de onde ele ocorre na seqüência Críticos argumentam que os dados mais recentes são mais significativos do que os dados mais antigos e devem ter Uma maior influência sobre o resultado final Em resposta a esta crítica, os comerciantes começaram a dar mais peso aos dados recentes, o que desde então levou à invenção de vários tipos de novas médias, o mais po A média móvel exponencial é um tipo de média móvel que dá mais peso a uma média móvel exponencial e uma média móvel exponencial. Os preços em uma tentativa de torná-lo mais responsivo a novas informações Aprender a equação um pouco complicada para o cálculo de um EMA pode ser desnecessário para muitos comerciantes, uma vez que quase todos os pacotes gráficos fazer os cálculos para você No entanto, para você matemática geeks lá fora, aqui está o EMA. Ao usar a fórmula para calcular o primeiro ponto da EMA, você pode notar que não há valor disponível para usar como a EMA anterior. Este pequeno problema pode ser resolvido iniciando o cálculo com uma média móvel simples e continuando com A fórmula acima a partir daí Nós fornecemos-lhe uma planilha de exemplo que inclui exemplos da vida real de como calcular tanto uma média móvel simples e um ex Ponential moving average. A diferença entre o EMA e SMA Agora que você tem uma melhor compreensão de como o SMA eo EMA são calculados, vamos dar uma olhada em como essas médias diferem Ao olhar para o cálculo da EMA, você vai notar Que a maior ênfase é colocada nos pontos de dados recentes, tornando-se um tipo de média ponderada Na Figura 5, o número de períodos utilizados em cada média é idêntico 15, mas a EMA responde mais rapidamente aos preços em mudança Observe como a EMA tem Um valor maior quando o preço está subindo e cai mais rápido do que o SMA quando o preço está diminuindo Esta responsividade é a principal razão pela qual muitos comerciantes preferem usar o EMA sobre o SMA. What Do que os dias diferentes médias médias móveis são totalmente personalizáveis Os períodos de tempo mais comuns usados ​​nas médias móveis são 15, 20, 30, 50, 100 e 200 dias Quanto menor o tempo que nos separa Ed para criar a média, mais sensível será a mudança de preço Quanto mais tempo o período de tempo, menos sensível ou mais suavizada, a média será Não há nenhum frame de tempo certo para usar ao configurar suas médias móveis O melhor Maneira de descobrir qual funciona melhor para você é experimentar com um número de diferentes períodos de tempo até encontrar um que se adapta à sua estratégia. Tenho uma tabela que armazena as informações sobre chamadas de usuário em um call center A tabela tem um callid, Data da chamada, data e hora reais da chamada, tipo de chamada e uma pontuação associada à chamada. Minha exigência é calcular uma média móvel de 40 dias da pontuação em relação ao dia da chamada. O dia 40 deve começar a partir de O dia anterior a partir da data da chamada Se não houver nenhuma chamada nos últimos 40 dias, deve incluir linhas para a data de chamada para a qual a média móvel está sendo calculada. Abaixo é dados de amostra. Portanto, a saída deve ser. Schema e dados de teste em Abaixo do link SQL Fiddle. I não pode usar ROWS em uma definição de janela do AVG porque testaes tem milhares de linhas para um dado dia. asked Jun 3 16 às 19 21.Esta questão deve incluir a definição da tabela real mostrando tipos de dados e restrições Também, o requisito calcular uma média móvel de 40 dias do A pontuação em relação ao dia da chamada não é refletida no resultado Onde tem a chamada dia ido Você quer calcular uma média móvel para toda a tabela ou apenas para um determinado período de tempo Esclareça Erwin Brandstetter Jun 10 16 em 2 51.It Não é realmente claro a partir da pergunta qual é o papel da coluna calltypeid vou ignorá-lo até que você clarify. Without janela functions. Here é uma variante simples que doesn t usar funções de janela em tudo. Faça certeza de que há um índice em calldtkey , Aesraw. CTEDates retorna uma lista de todas as datas na tabela e calcula a média para cada dia Este averagecurrentday será necessário para o primeiro dia O servidor irá analisar todo o índice de qualquer maneira, de modo a calcular essa média é cheap. Then, f Ou cada dia distinto Eu uso uma auto-união para calcular a média de 40 dias anteriores Isto irá retornar NULL para o primeiro dia, que é substituído com averagecurrentday na consulta principal. Você não tem que usar CTE aqui, ele só faz o Consulta mais fácil de ler. Com o índice recomendado esta solução não deve ser muito ruim. Há uma pergunta semelhante, mas para SQL Server intervalo de datas rodando soma usando funções de janela Postgres parece apoiar RANGE com uma janela de tamanho especificado, enquanto SQL Server doesn T neste momento Assim, a solução para Postgres é provável ser um pouco mais simples. A parte chave seria. Para calcular a média móvel usando estas funções da janela você provavelmente terá que preencher as aberturas nas datas primeiramente, de modo que a tabela tem em Pelo menos uma linha para cada dia com valores NULL para aesraw nessas fileiras dummy. Como Erwin Brandstetter corretamente apontou em sua resposta no momento a partir de Postgres 9 5 a cláusula RANGE no Postgres ainda tem limitações semelhantes ao SQL Server Docs dizer. O valor PRECEDENTE E o valor SEGUINDO casos atualmente são permitidos somente no modo de ROWS. Assim, este método com a GAMA acima não trabalharia para você mesmo se você usou Postgres 9 5. Usando funções de janela. Você pode usar abordagens descritas na pergunta para SQL Server acima Para Exemplo, agrupe seus dados em somas diárias, adicione linhas para dias ausentes, calcule a SUM e COUNT movendo usando OVER com ROWS e, em seguida, calcule a média móvel. Algo ao longo destas linhas. Resultado é o mesmo que na primeira variante Veja SQL Fiddle. Again , Isso poderia ser escrito com inline sub-consultas sem CTEs. It vale a pena verificar em dados reais o desempenho de diferentes variantes. A grande recompensa faz a resposta aceita atualmente parece exemplar, mas não estou inteiramente feliz com vários detalhes Por isso, eu adicionei Esta definição answer. Table definição. Você deve ter fornecido uma definição de tabela real para tornar isso mais fácil. Jugging a partir dos dados da amostra, calldttm é tipo timestamp com fuso horário timestamptz A coluna calldtkey não é completamente função Dependendo do tempo, mas se você definir que não é apenas um deslocamento, tenha cuidado com DST, a data pode ser facilmente e confiável derivado de um timestamptz e não deve ser armazenado redundante Para fazê-lo direito, use um Expressão como. Você pôde adicionar uma VISTA MATERIALIZADA com a coluna da data derivada para a facilidade do uso. Para a finalidade desta pergunta eu farei a sua tabela dada. A pergunta ea resposta contam ambos 41 dias em vez de 40 como por a exigência Limite inferior e superior São incluídos, resultando em um bastante comum off-by-one error. Conseqüentemente, recebo resultados diferentes em duas linhas below. date intervalo timestamp. Subtracting um intervalo de uma data produz um timestamp como em calldtkey - INTERVAL 41 dia Para efeitos de Esta consulta é mais eficiente para subtrair um número inteiro produzindo outra data como calldtkey - 41.Não é possível com uma cláusula RANGE. Vladimir sugeriu agora fixou uma solução com a cláusula RANGE na definição de quadros de funções de janela no Postgres 9 5.Na verdade, nada mudou entre PostgreSQL 9 4 e 9 5 a este respeito, nem mesmo o texto na definição de quadro manual da janela As funções somente permitem RANGE UNBOUNDED PRECEDING e RANGE UNBOUNDED FOLLOWING - não com values. Of claro, você pode usar um CTE para calcular a contagem de soma diária avg sobre a mosca Mas sua tabela armazena as informações sobre chamadas de usuário em um call center. This tipo de As informações não mudam mais tarde Portanto, calcule os agregados diários uma vez em uma visualização materializada e construa sobre isso. O dia atual está sempre ausente, mas esse recurso de SA Os resultados seriam incorretos antes do dia terminar. O MV precisa ser atualizado uma vez por dia, Antes de executar a consulta ou os dias mais recentes estão em falta. Um índice na tabela subjacente não é necessário para isso, uma vez que toda a tabela é lida de qualquer maneira. Você pode criar uma visão materializada mais inteligente manualmente e adicionar apenas incrementalmente n Ew dias em vez de recriar tudo com MVs padrão Mas isso s além do escopo da pergunta. Eu sugiro fortemente um índice sobre o MV, though. I apenas acrescentou daysum e dayct esperando para index-only scans Se você don t ver aqueles em seu , Você não precisa as colunas no índice. Se você executar isso com freqüência, eu iria envolver todo o shebang em um MV para evitar a computação repetida. Uma solução com funções de janela e uma cláusula frame ROWS BETWEEN seria possível, também Mas o seu Dados de exemplo sugere que você não tem valores para a maioria dos dias na faixa de muitas mais lacunas do que ilhas, então eu não espero que seja mais rápido.